Statistical methods in Kansei engineering studies

Aquesta tesi doctoral tracta sobre Enginyeria Kansei (EK), una tècnica per traslladar emocions transmeses per productes en paràmetres tècnics, i sobre mètodes estadístics que poden beneficiar la disciplina. El propòsit bàsic de l'EK és descobrir de quina manera algunes propietats d'un producte transmeten certes emocions als seus usuaris. És un mètode quantitatiu, i les dades es recullen típicament fent servir qüestionaris. S'extreuen conclusions en analitzar les dades recollides, normalment usant algun tipus d'anàlisi de regressió. L'EK es pot situar en l'àrea de recerca del disseny emocional. La tesi comença justificant la importància del disseny emocional. Com que el rang de tècniques usades sota el nom d'EK és extens i no massa clar, la tesi proposa una definició d'EK que serveix per delimitar el seu abast. A continuació, es suggereix un model per desenvolupar estudis d'EK. El model inclou el desenvolupament de l'espai semàntic – el rang d'emocions que el producte pot transmetre – i l'espai de propietats – les variables tècniques que es poden modificar en la fase de disseny. Després de la recollida de dades, l'etapa de síntesi enllaça ambdós espais (descobreix com diferents propietats del producte transmeten certes emocions). Cada pas del model s'explica detalladament usant un estudi d'EK realitzat per aquesta tesi: l'experiment dels sucs de fruites. El model inicial es va millorant progressivament durant la tesi i les dades de l'experiment es van reanalitzant usant noves propostes.Moltes inquietuds pràctiques apareixen quan s'estudia el model per a estudis d'EK esmentat anteriorment (entre d'altres, quants participants són necessaris i com es desenvolupa la sessió de recollida de dades). S'ha realitzat una extensa revisió bibliogràfica amb l'objectiu de respondre aquestes i altres preguntes. Es descriuen també les aplicacions d'EK més habituals, juntament amb comentaris sobre idees particularment interessants de diferents articles. La revisió bibliogràfica serveix també per llistar quines són les eines més comunament utilitzades en la fase de síntesi.La part central de la tesi se centra precisament en les eines per a la fase de síntesi. Eines estadístiques com la teoria de quantificació tipus I o la regressió logística ordinal s'estudien amb detall, i es proposen diverses millores. En particular, es proposa una nova forma gràfica de representar els resultats d'una regressió logística ordinal. S'introdueix una tècnica d'aprenentatge automàtic, els conjunts difusos (rough sets), i s'inclou una discussió sobre la seva idoneïtat per a estudis d'EK. S'usen conjunts de dades simulades per avaluar el comportament de les eines estadístiques suggerides, la qual cosa dóna peu a proposar algunes recomanacions.Independentment de les eines d'anàlisi utilitzades en la fase de síntesi, les conclusions seran probablement errònies quan la matriu del disseny no és adequada. Es proposa un mètode per avaluar la idoneïtat de matrius de disseny basat en l'ús de dos nous indicadors: un índex d'ortogonalitat i un índex de confusió. S'estudia l'habitualment oblidat rol de les interaccions en els estudis d'EK i es proposa un mètode per incloure una interacció, juntament amb una forma gràfica de representar-la. Finalment, l'última part de la tesi es dedica a l'escassament tractat tema de la variabilitat en els estudis d'EK. Es proposen un mètode (basat en l'anàlisi clúster) per segmentar els participants segons les seves respostes emocionals i una forma d'ordenar els participants segons la seva coherència en valorar els productes (usant un coeficient de correlació intraclasse). Com que molts usuaris d'EK no són especialistes en la interpretació de sortides numèriques, s'inclouen representacions visuals per a aquests dos nous mètodes que faciliten el processament de les conclusions.Esta tesis doctoral trata sobre Ingeniería Kansei (IK), una técnica para trasladar emociones transmitidas por productos en parámetros técnicos, y sobre métodos estadísticos que pueden beneficiar la disciplina. El propósito básico de la IK es descubrir de qué manera algunas propiedades de un producto transmiten ciertas emociones a sus usuarios. Es un método cuantitativo, y los datos se recogen típicamente usando cuestionarios. Se extraen conclusiones al analizar los datos recogidos, normalmente usando algún tipo de análisis de regresión.La IK se puede situar en el área de investigación del diseño emocional. La tesis empieza justificando la importancia del diseño emocional. Como que el rango de técnicas usadas bajo el nombre de IK es extenso y no demasiado claro, la tesis propone una definición de IK que sirve para delimitar su alcance. A continuación, se sugiere un modelo para desarrollar estudios de IK. El modelo incluye el desarrollo del espacio semántico – el rango de emociones que el producto puede transmitir – y el espacio de propiedades – las variables técnicas que se pueden modificar en la fase de diseño. Después de la recogida de datos, la etapa de síntesis enlaza ambos espacios (descubre cómo distintas propiedades del producto transmiten ciertas emociones). Cada paso del modelo se explica detalladamente usando un estudio de IK realizado para esta tesis: el experimento de los zumos de frutas. El modelo inicial se va mejorando progresivamente durante la tesis y los datos del experimento se reanalizan usando nuevas propuestas. Muchas inquietudes prácticas aparecen cuando se estudia el modelo para estudios de IK mencionado anteriormente (entre otras, cuántos participantes son necesarios y cómo se desarrolla la sesión de recogida de datos). Se ha realizado una extensa revisión bibliográfica con el objetivo de responder éstas y otras preguntas. Se describen también las aplicaciones de IK más habituales, junto con comentarios sobre ideas particularmente interesantes de distintos artículos. La revisión bibliográfica sirve también para listar cuáles son las herramientas más comúnmente utilizadas en la fase de síntesis. La parte central de la tesis se centra precisamente en las herramientas para la fase de síntesis. Herramientas estadísticas como la teoría de cuantificación tipo I o la regresión logística ordinal se estudian con detalle, y se proponen varias mejoras. En particular, se propone una nueva forma gráfica de representar los resultados de una regresión logística ordinal. Se introduce una técnica de aprendizaje automático, los conjuntos difusos (rough sets), y se incluye una discusión sobre su idoneidad para estudios de IK. Se usan conjuntos de datos simulados para evaluar el comportamiento de las herramientas estadísticas sugeridas, lo que da pie a proponer algunas recomendaciones. Independientemente de las herramientas de análisis utilizadas en la fase de síntesis, las conclusiones serán probablemente erróneas cuando la matriz del diseño no es adecuada. Se propone un método para evaluar la idoneidad de matrices de diseño basado en el uso de dos nuevos indicadores: un índice de ortogonalidad y un índice de confusión. Se estudia el habitualmente olvidado rol de las interacciones en los estudios de IK y se propone un método para incluir una interacción, juntamente con una forma gráfica de representarla. Finalmente, la última parte de la tesis se dedica al escasamente tratado tema de la variabilidad en los estudios de IK. Se proponen un método (basado en el análisis clúster) para segmentar los participantes según sus respuestas emocionales y una forma de ordenar los participantes según su coherencia al valorar los productos (usando un coeficiente de correlación intraclase). Puesto que muchos usuarios de IK no son especialistas en la interpretación de salidas numéricas, se incluyen representaciones visuales para estos dos nuevos métodos que facilitan el procesamiento de las conclusiones.This PhD thesis deals with Kansei Engineering (KE), a technique for translating emotions elicited by products into technical parameters, and statistical methods that can benefit the discipline. The basic purpose of KE is discovering in which way some properties of a product convey certain emotions in its users. It is a quantitative method, and data are typically collected using questionnaires. Conclusions are reached when analyzing the collected data, normally using some kind of regression analysis. Kansei Engineering can be placed under the more general area of research of emotional design. The thesis starts justifying the importance of emotional design. As the range of techniques used under the name of Kansei Engineering is rather vast and not very clear, the thesis develops a detailed definition of KE that serves the purpose of delimiting its scope. A model for conducting KE studies is then suggested. The model includes spanning the semantic space – the whole range of emotions the product can elicit – and the space of properties – the technical variables that can be modified in the design phase. After the data collection, the synthesis phase links both spaces; that is, discovers how several properties of the product elicit certain emotions. Each step of the model is explained in detail using a KE study specially performed for this thesis: the fruit juice experiment. The initial model is progressively improved during the thesis and data from the experiment are reanalyzed using the new proposals. Many practical concerns arise when looking at the above mentioned model for KE studies (among many others, how many participants are used and how the data collection session is conducted). An extensive literature review is done with the aim of answering these and other questions. The most common applications of KE are also depicted, together with comments on particular interesting ideas from several papers. The literature review also serves to list which are the most common tools used in the synthesis phase. The central part of the thesis focuses precisely in tools for the synthesis phase. Statistical tools such as quantification theory type I and ordinal logistic regression are studied in detail, and several improvements are suggested. In particular, a new graphical way to represent results from an ordinal logistic regression is proposed. An automatic learning technique, rough sets, is introduced and a discussion is included on its adequacy for KE studies. Several sets of simulated data are used to assess the behavior of the suggested statistical techniques, leading to some useful recommendations. No matter the analysis tools used in the synthesis phase, conclusions are likely to be flawed when the design matrix is not appropriate. A method to evaluate the suitability of design matrices used in KE studies is proposed, based on the use of two new indicators: an orthogonality index and a confusion index. The commonly forgotten role of interactions in KE studies is studied and a method to include an interaction in KE studies is suggested, together with a way to represent it graphically. Finally, the untreated topic of variability in KE studies is tackled in the last part of the thesis. A method (based in cluster analysis) for finding segments among subjects according to their emotional responses and a way to rank subjects based on their coherence when rating products (using an intraclass correlation coefficient) are proposed. As many users of Kansei Engineering are not specialists in the interpretation of the numerical output from statistical techniques, visual representations for these two new proposals are included to aid understanding

Statistical methods in Kansei engineering studies

Aquesta tesi doctoral tracta sobre Enginyeria Kansei (EK), una tècnica per traslladar emocions transmeses per productes en paràmetres tècnics, i sobre mètodes estadístics que poden beneficiar la disciplina. El propòsit bàsic de l'EK és descobrir de quina manera algunes propietats d'un producte transmeten certes emocions als seus usuaris. És un mètode quantitatiu, i les dades es recullen típicament fent servir qüestionaris. S'extreuen conclusions en analitzar les dades recollides, normalment usant algun tipus d'anàlisi de regressió. L'EK es pot situar en l'àrea de recerca del disseny emocional. La tesi comença justificant la importància del disseny emocional. Com que el rang de tècniques usades sota el nom d'EK és extens i no massa clar, la tesi proposa una definició d'EK que serveix per delimitar el seu abast. A continuació, es suggereix un model per desenvolupar estudis d'EK. El model inclou el desenvolupament de l'espai semàntic – el rang d'emocions que el producte pot transmetre – i l'espai de propietats – les variables tècniques que es poden modificar en la fase de disseny. Després de la recollida de dades, l'etapa de síntesi enllaça ambdós espais (descobreix com diferents propietats del producte transmeten certes emocions). Cada pas del model s'explica detalladament usant un estudi d'EK realitzat per aquesta tesi: l'experiment dels sucs de fruites. El model inicial es va millorant progressivament durant la tesi i les dades de l'experiment es van reanalitzant usant noves propostes.Moltes inquietuds pràctiques apareixen quan s'estudia el model per a estudis d'EK esmentat anteriorment (entre d'altres, quants participants són necessaris i com es desenvolupa la sessió de recollida de dades). S'ha realitzat una extensa revisió bibliogràfica amb l'objectiu de respondre aquestes i altres preguntes. Es descriuen també les aplicacions d'EK més habituals, juntament amb comentaris sobre idees particularment interessants de diferents articles. La revisió bibliogràfica serveix també per llistar quines són les eines més comunament utilitzades en la fase de síntesi.La part central de la tesi se centra precisament en les eines per a la fase de síntesi. Eines estadístiques com la teoria de quantificació tipus I o la regressió logística ordinal s'estudien amb detall, i es proposen diverses millores. En particular, es proposa una nova forma gràfica de representar els resultats d'una regressió logística ordinal. S'introdueix una tècnica d'aprenentatge automàtic, els conjunts difusos (rough sets), i s'inclou una discussió sobre la seva idoneïtat per a estudis d'EK. S'usen conjunts de dades simulades per avaluar el comportament de les eines estadístiques suggerides, la qual cosa dóna peu a proposar algunes recomanacions.Independentment de les eines d'anàlisi utilitzades en la fase de síntesi, les conclusions seran probablement errònies quan la matriu del disseny no és adequada. Es proposa un mètode per avaluar la idoneïtat de matrius de disseny basat en l'ús de dos nous indicadors: un índex d'ortogonalitat i un índex de confusió. S'estudia l'habitualment oblidat rol de les interaccions en els estudis d'EK i es proposa un mètode per incloure una interacció, juntament amb una forma gràfica de representar-la. Finalment, l'última part de la tesi es dedica a l'escassament tractat tema de la variabilitat en els estudis d'EK. Es proposen un mètode (basat en l'anàlisi clúster) per segmentar els participants segons les seves respostes emocionals i una forma d'ordenar els participants segons la seva coherència en valorar els productes (usant un coeficient de correlació intraclasse). Com que molts usuaris d'EK no són especialistes en la interpretació de sortides numèriques, s'inclouen representacions visuals per a aquests dos nous mètodes que faciliten el processament de les conclusions.Esta tesis doctoral trata sobre Ingeniería Kansei (IK), una técnica para trasladar emociones transmitidas por productos en parámetros técnicos, y sobre métodos estadísticos que pueden beneficiar la disciplina. El propósito básico de la IK es descubrir de qué manera algunas propiedades de un producto transmiten ciertas emociones a sus usuarios. Es un método cuantitativo, y los datos se recogen típicamente usando cuestionarios. Se extraen conclusiones al analizar los datos recogidos, normalmente usando algún tipo de análisis de regresión.La IK se puede situar en el área de investigación del diseño emocional. La tesis empieza justificando la importancia del diseño emocional. Como que el rango de técnicas usadas bajo el nombre de IK es extenso y no demasiado claro, la tesis propone una definición de IK que sirve para delimitar su alcance. A continuación, se sugiere un modelo para desarrollar estudios de IK. El modelo incluye el desarrollo del espacio semántico – el rango de emociones que el producto puede transmitir – y el espacio de propiedades – las variables técnicas que se pueden modificar en la fase de diseño. Después de la recogida de datos, la etapa de síntesis enlaza ambos espacios (descubre cómo distintas propiedades del producto transmiten ciertas emociones). Cada paso del modelo se explica detalladamente usando un estudio de IK realizado para esta tesis: el experimento de los zumos de frutas. El modelo inicial se va mejorando progresivamente durante la tesis y los datos del experimento se reanalizan usando nuevas propuestas. Muchas inquietudes prácticas aparecen cuando se estudia el modelo para estudios de IK mencionado anteriormente (entre otras, cuántos participantes son necesarios y cómo se desarrolla la sesión de recogida de datos). Se ha realizado una extensa revisión bibliográfica con el objetivo de responder éstas y otras preguntas. Se describen también las aplicaciones de IK más habituales, junto con comentarios sobre ideas particularmente interesantes de distintos artículos. La revisión bibliográfica sirve también para listar cuáles son las herramientas más comúnmente utilizadas en la fase de síntesis. La parte central de la tesis se centra precisamente en las herramientas para la fase de síntesis. Herramientas estadísticas como la teoría de cuantificación tipo I o la regresión logística ordinal se estudian con detalle, y se proponen varias mejoras. En particular, se propone una nueva forma gráfica de representar los resultados de una regresión logística ordinal. Se introduce una técnica de aprendizaje automático, los conjuntos difusos (rough sets), y se incluye una discusión sobre su idoneidad para estudios de IK. Se usan conjuntos de datos simulados para evaluar el comportamiento de las herramientas estadísticas sugeridas, lo que da pie a proponer algunas recomendaciones. Independientemente de las herramientas de análisis utilizadas en la fase de síntesis, las conclusiones serán probablemente erróneas cuando la matriz del diseño no es adecuada. Se propone un método para evaluar la idoneidad de matrices de diseño basado en el uso de dos nuevos indicadores: un índice de ortogonalidad y un índice de confusión. Se estudia el habitualmente olvidado rol de las interacciones en los estudios de IK y se propone un método para incluir una interacción, juntamente con una forma gráfica de representarla. Finalmente, la última parte de la tesis se dedica al escasamente tratado tema de la variabilidad en los estudios de IK. Se proponen un método (basado en el análisis clúster) para segmentar los participantes según sus respuestas emocionales y una forma de ordenar los participantes según su coherencia al valorar los productos (usando un coeficiente de correlación intraclase). Puesto que muchos usuarios de IK no son especialistas en la interpretación de salidas numéricas, se incluyen representaciones visuales para estos dos nuevos métodos que facilitan el procesamiento de las conclusiones.This PhD thesis deals with Kansei Engineering (KE), a technique for translating emotions elicited by products into technical parameters, and statistical methods that can benefit the discipline. The basic purpose of KE is discovering in which way some properties of a product convey certain emotions in its users. It is a quantitative method, and data are typically collected using questionnaires. Conclusions are reached when analyzing the collected data, normally using some kind of regression analysis. Kansei Engineering can be placed under the more general area of research of emotional design. The thesis starts justifying the importance of emotional design. As the range of techniques used under the name of Kansei Engineering is rather vast and not very clear, the thesis develops a detailed definition of KE that serves the purpose of delimiting its scope. A model for conducting KE studies is then suggested. The model includes spanning the semantic space – the whole range of emotions the product can elicit – and the space of properties – the technical variables that can be modified in the design phase. After the data collection, the synthesis phase links both spaces; that is, discovers how several properties of the product elicit certain emotions. Each step of the model is explained in detail using a KE study specially performed for this thesis: the fruit juice experiment. The initial model is progressively improved during the thesis and data from the experiment are reanalyzed using the new proposals. Many practical concerns arise when looking at the above mentioned model for KE studies (among many others, how many participants are used and how the data collection session is conducted). An extensive literature review is done with the aim of answering these and other questions. The most common applications of KE are also depicted, together with comments on particular interesting ideas from several papers. The literature review also serves to list which are the most common tools used in the synthesis phase. The central part of the thesis focuses precisely in tools for the synthesis phase. Statistical tools such as quantification theory type I and ordinal logistic regression are studied in detail, and several improvements are suggested. In particular, a new graphical way to represent results from an ordinal logistic regression is proposed. An automatic learning technique, rough sets, is introduced and a discussion is included on its adequacy for KE studies. Several sets of simulated data are used to assess the behavior of the suggested statistical techniques, leading to some useful recommendations. No matter the analysis tools used in the synthesis phase, conclusions are likely to be flawed when the design matrix is not appropriate. A method to evaluate the suitability of design matrices used in KE studies is proposed, based on the use of two new indicators: an orthogonality index and a confusion index. The commonly forgotten role of interactions in KE studies is studied and a method to include an interaction in KE studies is suggested, together with a way to represent it graphically. Finally, the untreated topic of variability in KE studies is tackled in the last part of the thesis. A method (based in cluster analysis) for finding segments among subjects according to their emotional responses and a way to rank subjects based on their coherence when rating products (using an intraclass correlation coefficient) are proposed. As many users of Kansei Engineering are not specialists in the interpretation of the numerical output from statistical techniques, visual representations for these two new proposals are included to aid understanding.Postprint (published version

Pseudo-R2 Measures for Some Common Limited Dependent Variable Models

A large number of different Pseudo-R2 measures for some common limited dependent variable models are surveyed. Measures include those based solely on the maximized likelihoods with and without the restriction that slope coefficients are zero, those which require further calculations based on parameter estimates of the coefficients and variances and those that are based solely on whether the qualitative predictions of the model are correct or not. The theme of the survey is that while there is no obvious criterion for choosing which Pseudo-R2 to use, if the estimation is in the context of an underlying latent dependent variable model, a case can be made for basing the choice on the strength of the numerical relationship to the OLS-R2 in the latent dependent variable. As such an OLS-R2 can be known in a Monte Carlo simulation, we summarize Monte Carlo results for some important latent dependent variable models (binary probit, ordinal probit and Tobit) and find that a Pseudo-R2 measure due to McKelvey and Zavoina scores consistently well under our criterion. We also very briefly discuss Pseudo-R2 measures for count data, for duration models and for prediction-realization tables

Incorporating stakeholders’ knowledge in group decision-making

International audienc

Bankruptcy Prediction with Rough Sets

The bankruptcy prediction problem can be considered an or dinal classification problem. The classical theory of Rough Sets describes objects by discrete attributes, and does not take into account the order- ing of the attributes values. This paper proposes a modification of the Rough Set approach applicable to monotone datasets. We introduce re- spectively the concepts of monotone discernibility matrix and monotone (object) reduct. Furthermore, we use the theory of monotone discrete functions developed earlier by the first author to represent and to com- pute decision rules. In particular we use monotone extensions, decision lists and dualization to compute classification rules that cover the whole input space. The theory is applied to the bankruptcy prediction problem

Elementary School Children's Understanding of Experimental Error

Provides pedagogical insight concerning the skill of experimental error The resource being annotated is: http://www.dlese.org/dds/catalog_DLESE-000-000-008-659.htm

Regularization and Model Selection with Categorial Predictors and Effect Modifiers in Generalized Linear Models

Varying-coefficient models with categorical effect modifiers are considered within the framework of generalized linear models. We distinguish between nominal and ordinal effect modifiers, and propose adequate Lasso-type regularization techniques that allow for (1) selection of relevant covariates, and (2) identification of coefficient functions that are actually varying with the level of a potentially effect modifying factor. We investigate large sample properties, and show in simulation studies that the proposed approaches perform very well for finite samples, too. In addition, the presented methods are compared with alternative procedures, and applied to real-world medical data

Multivariate discretization of continuous valued attributes.

The area of Knowledge discovery and data mining is growing rapidly. Feature Discretization is a crucial issue in Knowledge Discovery in Databases (KDD), or Data Mining because most data sets used in real world applications have features with continuously values. Discretization is performed as a preprocessing step of the data mining to make data mining techniques useful for these data sets. This thesis addresses discretization issue by proposing a multivariate discretization (MVD) algorithm. It begins withal number of common discretization algorithms like Equal width discretization, Equal frequency discretization, Naïve; Entropy based discretization, Chi square discretization, and orthogonal hyper planes. After that comparing the results achieved by the multivariate discretization (MVD) algorithm with the accuracy results of other algorithms. This thesis is divided into six chapters, covering a few common discretization algorithms and tests these algorithms on a real world datasets which varying in size and complexity, and shows how data visualization techniques will be effective in determining the degree of complexity of the given data set. We have examined the multivariate discretization (MVD) algorithm with the same data sets. After that we have classified discrete data using artificial neural network single layer perceptron and multilayer perceptron with back propagation algorithm. We have trained the Classifier using the training data set, and tested its accuracy using the testing data set. Our experiments lead to better accuracy results with some data sets and low accuracy results with other data sets, and this is subject ot the degree of data complexity then we have compared the accuracy results of multivariate discretization (MVD) algorithm with the results achieved by other discretization algorithms. We have found that multivariate discretization (MVD) algorithm produces good accuracy results in comparing with the other discretization algorithm